在開發完Spark作業之后，就該為作業配置合適的資源了。Spark的資源參數，基本都可以在spark-submit命令中作為參數設置。很多Spark初學者，通常不知道該設置哪些必要的參數，以及如何設置這些參數，最后就只能胡亂設置，甚至壓根兒不設置。資源參數設置的不合理，可能會導致 ...

一段程序只能完成功能是沒有用的，只能能夠穩定、高效率地運行才是生成環境所需要的。 本篇記錄了Spark各個角度的調優技巧，以備不時之需。 一、配置參數的方式和觀察性能的方式 額。。。從最基本的開始講，可能一些剛接觸Spark的人不是很清楚Spark的一些參數變量到底要配置在哪 ...

1、前言 在大數據計算領域，Spark已經成為了越來越流行、越來越受歡迎的計算平台之一。Spark的功能涵蓋了大數據領域的離線批處理、SQL類處理、流式/實時計算、機器學習、圖計算等各種不同類型的計算操作，應用范圍與前景非常廣泛。在美團•大眾點評，已經有很多同學 ...

前言 繼基礎篇講解了每個Spark開發人員都必須熟知的開發調優與資源調優之后，本文作為《Spark性能優化指南》的高級篇，將深入分析數據傾斜調優與shuffle調優，以解決更加棘手的性能問題。 數據傾斜調優 調優概述 有的時候，我們可能會遇到大數據計算中一個最棘手的問題——數據傾斜，此時 ...

1、spark匯聚失敗 出錯原因，hive默認配置中parquet和動態分區設置太小 2.hive數據入hbase報錯 出現報錯原因： executor_memory和dirver_memory太小，在增大內存后還會出現連接超時的報錯 解決連接超時 ...

Spark性能調優之Shuffle調優 • Spark底層shuffle的傳輸方式是使用netty傳輸，netty在進行網絡傳輸的過程會申請堆外內存（netty是零拷貝），所以使用了堆外內存 ...

總結一下spark的調優方案--性能調優： 一、調節並行度 　　1、性能上的調優主要注重一下幾點： 　　　　Excutor的數量 　　　　每個Excutor所分配的CPU的數量 　　　　每個Excutor所能分配的內存量 　　　　Driver端分配的內存數量 　　2、如何分配資源 ...

Load與CPU利用率 這兩個指標是衡量CPU繁忙程度的關鍵指標。load表示當前系統正在運行和等待運行的進程隊列長度。load越高，表示對cpu資源競爭越激烈，處理器越多，可以支持lo ...